使用 CMake 為 CUDA 構建多配置/多平台

Question

我最近與 CMake 發生了一些爭執，試圖讓它在涉及 Cuda 的不同平台上為調試和發布目標生成項目文件。 我在 Windows 和 Linux 上使用的 Cuda 版本是 9.1。 CMake 版本在 Windows 上是 3.9，在 Linux 上是 3.10。

問題實際上很簡單，因為如果nvcc正確傳遞了"-DEBUG"標志，我可以在 Windows 上生成構建。 但是，我似乎無法通過配置自動正確傳遞標志。 我嘗試使用CMAKE_NVCC_FLAGS_CONFIG 、 CMAKE_CXX_FLAGS_CONFIG並將CUDA_PROPAGATE_HOST_FLAGS設置為ON/OFF ，將CUDA_HOST_COMPILATION_CPP切換為ON/OFF也沒有幫助。 使用表達式生成器設置標志以使用set_directory_property設置目錄屬性，或作為cuda_add_executable的選項也不起作用。

這是我的 cmake 腳本的要點：

# CMake entry point
cmake_minimum_required (VERSION 3.9.1)

set( APP_NAME example-CUDA )

find_package(XYZ)
find_package(CUDA)  # not required according to 1st-class status in CMake3 .8+

enable_language(CUDA)
set(CUDA_VERBOSE_BUILD ON)

set(SRC_EXAMPLE "main.cpp" "gj.cu"  "gj.cuh")
SOURCE_GROUP(Example FILES ${SRC_EXAMPLE})

set(SRC_BUILD_FILES ${SRC_EXAMPLE})

# note: similar stuff for linux ommitted..
if("${CMAKE_SYSTEM_NAME}" STREQUAL "Windows")
    set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} /MP")
    set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} /W4 /WX /sdl- -Zm256")
    set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} /MD")
    set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} /we4146 /we4308 /we4532 /we4533 /we4700 /we4703 /we4789 /we4995 /we4996")
    set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} /INCREMENTAL")
    set(CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG "${CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG} /MP")
    set(CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG "${CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG} /we4146 /we4308 /we4532 /we4533 /we4700 /we4703 /we4789 /we4995 /we4996")
    set(CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG "${CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG} /W4 /WX /sdl- -Zm256")
    set(CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG "${CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG} /Zi")
    set(CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG "${CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG} /D_DEBUG" CACHE STRING "compile flags debug" FORCE)
endif()

# cuda 9 flags for max compatibility ( note: no more sm 20!)
set(CUDA_NVCC_FLAGS   ${CUDA_NVCC_FLAGS}    "-arch=sm_30 -gencode=arch=compute_30,code=sm_30 -gencode=arch=compute_50,code=sm_50 -gencode=arch=compute_52,code=sm_52 -gencode=arch=compute_60,code=sm_60 -gencode=arch=compute_61,code=sm_61 -gencode=arch=compute_62,code=sm_62 -gencode=arch=compute_70,code=sm_70 -gencode=arch=compute_70,code=compute_70")

include_directories(SYSTEM  ${CUDA_TOOLKIT_INCLUDE} ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR})

#set(CUDA_HOST_COMPILATION_CPP ON) 
#set(CUDA_PROPAGATE_HOST_FLAGS ON)

#set(CUDA_NVCC_FLAGS   ${CUDA_NVCC_FLAGS}   " -D_DEBUG ")             # works, but hadcoded config :(

set(CUDA_NVCC_FLAGS_DEBUG   ${CUDA_NVCC_FLAGS_DEBUG}    " -D_DEBUG ") # fails, not picked up..

#cuda_add_executable (${APP_NAME} ${SRC_EXAMPLE} OPTIONS $<$<CONFIG:Debug>:"-DEBUG">) #fails, generator not run

cuda_add_executable (${APP_NAME} ${SRC_EXAMPLE})
target_link_libraries (${APP_NAME} PUBLIC CUDA XYZ)

我在 VS2015 中得到的錯誤（我也在使用 2017）是典型的 _ITERATOR_DEBUG_LEVEL 不正確，這意味着編譯單元之一沒有正確傳遞 -DEBUG 標志，並且鏈接器看到 rebug 和 release 模塊混合。 nvcc.exe 構建的模塊在內部傳遞給 cl.exe 用於非 cuda 代碼位的編譯，只是缺少所有 _DEBUG 配置標志。 我已經通讀 FindCUDA.cmake 以找到一些有趣的東西，但幾乎不可能分辨出什么是有效的，什么是無效的。

我顯然錯過了一些東西，但是什么？ 任何解決方法？

更新 1：我還在 CMakeLists.txt 層次結構中設置了以下方式：

project (MyLittleBigProject)

# Set default build type
set(PROJECT_CONFIGURATIONS      Debug Release               CACHE TYPE INTERNAL FORCE)
if(DEFINED CMAKE_BUILD_TYPE)
    set(CMAKE_BUILD_TYPE ${CMAKE_BUILD_TYPE} CACHE STRING "Build configs: ${PROJECT_CONFIGURATIONS}")
else()
    set(CMAKE_BUILD_TYPE Debug CACHE STRING "Build configs: ${PROJECT_CONFIGURATIONS}")
endif()

Answer 1

我沒有CUDA / NVCC的知識，但看的文檔FindCUDA ，這里有一對夫婦的事情，你可以嘗試：

• 通過通行證調試標志CMAKE_C_FLAGS_DEBUG ，因為文檔CUDA_HOST_COMPILER指出，在默認情況下， CMAKE_C_COMPILER使用，不CMAKE_CXX_COMPILER ，
• 通過cuda_add_executable()傳遞調試標志：文檔表明它調用cuda_wrap_srcs() ，您可以在其中使用OPTIONS DEBUG ...傳遞特定標志OPTIONS DEBUG ...

希望這可以幫助。

Answer 2

有幾件事共同造成了這個問題，最大的一個是對 VS2017 的支持根本不存在。

也就是說，通過構建我自己的 Cmake 虛擬目標來包裝所有 CUDA 庫依賴項和構建設置，我仍然可以讓它為其他編譯器正確工作。 我從我能找到的現有的 CUDA Find_XXX CMake 腳本開始，並在宏之后添加了以下部分（我在幾乎所有依賴項中都使用了這個技巧）。 這部分實際上並不是絕對必要的，因為 CMake 顯然在幕后為您做同樣的事情，但它也可以在該自動魔術出現問題的情況下起作用，並且您可以完全控制正在發生的事情。

set(API "CUDA")
if(NOT TARGET "${API}")     
    if (CUDA_cudart_static_LIBRARY)     # we assume at least cuda 5.5+
        add_custom_target("Generate${API}" DEPENDS  "${CUDA_cudart_static_LIBRARY}" )        
        add_library(            "${API}"            STATIC          IMPORTED                                GLOBAL )      
        set_property(TARGET     "${API}"            PROPERTY        IMPORTED_LOCATION                       "${CUDA_cudart_static_LIBRARY}")
        set_property(TARGET     "${API}"            PROPERTY        INTERFACE_LINK_LIBRARIES                "${CUDA_LIBRARIES}")        

        set_property(TARGET     "${API}"            PROPERTY        INTERFACE_INCLUDE_DIRECTORIES           "${CUDA_INCLUDE_DIRS}"   )
        set_property(TARGET     "${API}"            PROPERTY        FOLDER                                  "APIGenerators"     )
        set_property(TARGET     "Generate${API}"    PROPERTY        FOLDER                                  "APIGenerators"     )
        add_dependencies(       "${API}"            "Generate${API}")
    else()
        add_library(            "${API}"            INTERFACE       IMPORTED                                GLOBAL )
    endif() 
endif()

所以現在你已經准備好了自己的 CUDA Find_Package 調用 CUDA，你可以繼續設置一個 cmake 來創建你的項目，只需調用 find_package(CUDA)。 CMake“自動”識別 CUDA，因此鏈接實際上是隱式的。 以下是我為幕后調用的 NVCC 編譯步驟設置一些變量的方法：

enable_language(CUDA)
set(CUDA_VERBOSE_BUILD ON)

set(CUDA_NVCC_FLAGS   ${CUDA_NVCC_FLAGS}    "-I=${GLM_INCLUDE_DIR} ")
set(CUDA_NVCC_FLAGS   ${CUDA_NVCC_FLAGS}    "-I=${GLEW_INCLUDE_PATH} ")
set(CUDA_NVCC_FLAGS   ${CUDA_NVCC_FLAGS}    "-I=${YOUR_INCLUDE_DIRS} ")
# cuda 9 flags for max compatibility ( no more sm 20!)
if("${CMAKE_SYSTEM_NAME}" STREQUAL "Windows")
    #set(CUDA_NVCC_FLAGS   ${CUDA_NVCC_FLAGS}   "-arch=sm_30 -gencode=arch=compute_30,code=sm_30 -gencode=arch=compute_50,code=sm_50 -gencode=arch=compute_52,code=sm_52 -gencode=arch=compute_60,code=sm_60 -gencode=arch=compute_61,code=sm_61 -gencode=arch=compute_62,code=sm_62 -gencode=arch=compute_70,code=sm_70 -gencode=arch=compute_70,code=compute_70")
    set(CUDA_NVCC_FLAGS   ${CUDA_NVCC_FLAGS}    "-arch=sm_30")
    set(CUDA_NVCC_FLAGS   ${CUDA_NVCC_FLAGS}    " -gencode=arch=compute_30,code=sm_30")
    set(CUDA_NVCC_FLAGS   ${CUDA_NVCC_FLAGS}    " -gencode=arch=compute_50,code=sm_50")
    set(CUDA_NVCC_FLAGS   ${CUDA_NVCC_FLAGS}    " -gencode=arch=compute_52,code=sm_52")
    set(CUDA_NVCC_FLAGS   ${CUDA_NVCC_FLAGS}    " -gencode=arch=compute_60,code=sm_60")
    set(CUDA_NVCC_FLAGS   ${CUDA_NVCC_FLAGS}    " -gencode=arch=compute_61,code=sm_61")
    set(CUDA_NVCC_FLAGS   ${CUDA_NVCC_FLAGS}    " -gencode=arch=compute_62,code=sm_62")
    set(CUDA_NVCC_FLAGS   ${CUDA_NVCC_FLAGS}    " -gencode=arch=compute_70,code=sm_70")
    set(CUDA_NVCC_FLAGS   ${CUDA_NVCC_FLAGS}    " -gencode=arch=compute_70,code=compute_70")
else()      
    set(CUDA_NVCC_FLAGS   ${CUDA_NVCC_FLAGS}    "-arch=sm_30")
    set(CUDA_NVCC_FLAGS   ${CUDA_NVCC_FLAGS}    " -gencode=arch=compute_30,code=sm_30")
    set(CUDA_NVCC_FLAGS   ${CUDA_NVCC_FLAGS}    " -gencode=arch=compute_50,code=sm_50")
    set(CUDA_NVCC_FLAGS   ${CUDA_NVCC_FLAGS}    " -gencode=arch=compute_52,code=sm_52")
    set(CUDA_NVCC_FLAGS   ${CUDA_NVCC_FLAGS}    " -std=c++11")
endif()

現在您可以關閉包含主機標志的 CUDA 標志，因為您已經設置了它們，並指定一些在我的情況下所需的相關編譯定義。

set(CUDA_HOST_COMPILATION_CPP OFF)
set(CUDA_PROPAGATE_HOST_FLAGS OFF)
target_compile_definitions(${APP_NAME} PRIVATE $<$<CONFIG:Debug>:"_DEBUG ">)
target_compile_definitions(${APP_NAME} PRIVATE "_MWAITXINTRIN_H_INCLUDED")
target_compile_definitions(${APP_NAME} PRIVATE "_FORCE_INLINES")
target_compile_definitions(${APP_NAME} PRIVATE "__STRICT_ANSI__")

set_target_properties(${APP_NAME} PROPERTIES COMPILE_FLAGS "-std=c++11")    

最后但並非最不重要的一點是，切換到 C++11 編譯，否則您的編譯器可能會被所有類似 < > 模板的自動類型構造弄糊塗。

set_target_properties(${APP_NAME} PROPERTIES COMPILE_FLAGS "-std=c++11")

希望這對你們中的一些人有所幫助。 如果你知道如何讓它在 VS2017 上工作而不會有太多麻煩，請發表評論！